Un nuevo sistema de IA identifica células que podrían desarrollar cáncer

El cáncer a menudo se origina cuando las instrucciones genéticas que guían nuestras células se alteran, permitiendo que estas crezcan de manera descontrolada. Recientemente, científicos del European Molecular Biology Laboratory (EMBL) desarrollaron un sistema impulsado por inteligencia artificial, denominado MAGIC, que puede identificar y etiquetar automáticamente células que muestran signos tempranos de problemas cromosómicos, específicamente pequeñas estructuras de ADN llamadas micronúcleos, que están vinculadas al desarrollo futuro de cáncer.

El cuerpo humano depende de instrucciones genéticas organizadas que determinan cómo crecen y funcionan las células. El cáncer puede comenzar cuando estas instrucciones se interrumpen, lo que lleva a que las células acumulen errores genéticos que les permiten escapar de los controles normales que limitan su crecimiento y división. Uno de los primeros signos de advertencia en este proceso es la presencia de anormalidades cromosómicas, que incluyen cambios en el número o la estructura de los cromosomas. Estos defectos pueden empujar a células sanas a convertirse en cancerosas.

Investigadores del grupo Korbel en EMBL Heidelberg desarrollaron esta potente herramienta basada en IA para ayudar a los científicos a investigar cómo surgen estas anormalidades cromosómicas. Al revelar las condiciones que permiten que estos errores se formen, la tecnología podría ayudar a los investigadores a comprender mejor cómo comienza el cáncer.

El vínculo entre los cromosomas anormales y el cáncer ha sido sospechado durante más de un siglo. El científico alemán Theodor Boveri propuso esta idea a principios del siglo XX después de estudiar células bajo el microscopio. Sus observaciones lo llevaron a sugerir que el contenido cromosómico anormal dentro de las células podría desempeñar un papel en el desarrollo del cáncer.

A pesar de esta teoría de larga data, estudiar estas anormalidades ha sido complicado. Solo un pequeño número de células muestra defectos cromosómicos en un momento dado, y muchas de esas células mueren a través de la selección celular natural. Por lo tanto, los investigadores tradicionalmente tenían que buscarlas manualmente bajo un microscopio, un proceso que les permitía aislar solo unas pocas células a la vez para un estudio más profundo.

El científico de investigación Marco Cosenza del grupo Korbel comenzó a explorar una solución después de colaborar con otros equipos de EMBL que enfrentaban limitaciones técnicas similares. Junto con sus colegas, diseñó una plataforma automatizada que integra microscopía, secuenciación de células individuales y inteligencia artificial. Este sistema se denomina convergencia de genómica e imágenes asistida por aprendizaje automático (MAGIC).

MAGIC funciona de manera similar a un juego de láser tag altamente automatizado. El sistema escanea las células e identifica aquellas que presentan una característica visible específica. En este estudio, los investigadores se centraron en una estructura conocida como micronúcleo.

Los micronúcleos son pequeños compartimentos dentro de las células que contienen fragmentos de ADN separados del genoma principal. Las células que contienen micronúcleos tienen más probabilidades de desarrollar anormalidades cromosómicas adicionales, aumentando así sus posibilidades de volverse cancerosas.

Cuando el sistema detecta células que contienen micronúcleos, las marca utilizando un láser. Este proceso de etiquetado se basa en un tinte fotoconvertible, que es una molécula fluorescente que cambia el color de la luz que emite tras la exposición a la luz.

El sistema opera en varios pasos automatizados. Primero, un microscopio automatizado captura un gran conjunto de imágenes de una muestra de células. Luego, un algoritmo de aprendizaje automático, entrenado utilizando ejemplos etiquetados manualmente de células que contienen micronúcleos, analiza las imágenes. Si el algoritmo detecta una célula con un micronúcleo, envía la ubicación al microscopio, que luego dirige un haz de luz a esa célula específica, etiquetándola permanentemente con el tinte fotoconvertible. Los investigadores pueden aislar estas células etiquetadas de poblaciones celulares vivas utilizando técnicas como la citometría de flujo.

Al reemplazar el lento y laborioso proceso de búsqueda manual de micronúcleos, MAGIC permite a los científicos examinar muchas más células de lo que era posible anteriormente. En menos de un día, el sistema puede analizar cerca de 100,000 células.

Los investigadores utilizaron MAGIC para estudiar anormalidades cromosómicas en células cultivadas que originalmente se derivaron de células humanas normales. Su análisis reveló que poco más del 10% de las divisiones celulares producen anormalidades cromosómicas espontáneas. Cuando se muta el gen p53, un conocido supresor de tumores, esa tasa casi se duplica.

El equipo también examinó otros factores que pueden influir en la formación de anormalidades cromosómicas, incluyendo la presencia y posición de rupturas de ADN de doble cadena dentro de los cromosomas.

MAGIC está diseñado para ser flexible y adaptable. Aunque los investigadores lo entrenaron en este estudio para detectar micronúcleos, la IA subyacente podría ser entrenada para identificar muchas otras características celulares. Jan Korbel, científico senior en EMBL, comentó: "Siempre que tengas una característica que se pueda discriminar visualmente de una célula 'normal', puedes, gracias a la IA, entrenar al sistema para detectarla. Nuestro sistema, por lo tanto, tiene el potencial de avanzar en futuros descubrimientos en numerosas áreas de la biología."

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